2022年中本贯通上海有哪些学校，中本贯通上海有哪些学校分数-成都工装公司_工装装修效果图_专注公装设计装修

2022年中本贯通上海有哪些学校，中本贯通上海有哪些学校分数 ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自(zì)聊天机(jī)器人ChatGPT火爆以来(lái)，微软(ruǎn)公司创始人比尔·盖茨已多(duō)次公开谈论人工智能话(huà)题。在(zài)最(zuì)近的一次(cì)采访中，他再次表示：“AI可能会让(ràng)科技行(xíng)业迎来一次(cì)剧烈的洗牌”。

这(zhè)个结论是(shì)他在当地时间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的。

他(tā)预期，AI的发(fā)展可(kě)能会威(wēi)胁(xié)到谷歌(gē)的市(shì)占率(lǜ)，因为微软在AI方面的(de)行(xíng)动相当迅速。而最终(zhōng)科(kē)技巨头将把(bǎ)AI整合成用户的“全能助手”，包揽一切应用，与人(rén)们进行(xíng)沟通并提(tí)供建(jiàn)议(yì)，可以取代亚马(mǎ)逊(xùn)、Siri或Outlook等(děng)应用。

大佬口中全能助手的(de)到来(lái)可能尚需时日，但由ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘画浪(làng)潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出重围。

ChatGPT之后(hòu)又一应(yīng)用(yòng)杀疯了，AIGC或进入(rù)可控期，将洗牌科(kē)技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一次爆火的时候，还(hái)是2022年8月(yuè)，在美国(guó)科罗拉(lā)多(duō)州举办(bàn)的(de)新兴数字艺术家竞赛中，一幅名(míng)为《太空歌剧院》的(de)作品(pǐn)获奖。

随(suí)后各大(dà)厂商的AI绘画软件被广(guǎng)大(dà)网友(yǒu)熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代(dài)表。

用户们可以(yǐ)在应用中输(shū)入一组关键(jiàn)词或(huò)者一张照片，就能获得(dé)一(yī)幅AI创作的画作。

作画的关(guān)键就是(shì)所输(shū)入的(de)文本。同一组关(guān)键(jiàn)词(cí)也(yě)可以(yǐ)创(chuàng)作出(chū)很多(duō)张风格(gé)不一样(yàng)的画作，这让创作的过程就(jiù)像开盲盒。

很多(duō)用(yòng)户很喜欢(huān)这种不(bù)确(què)定的(de)惊喜，他们会(huì)将(jiāng)生成的美图当做(zuò)头像。而另一部(bù)分(fēn)喜(xǐ)欢翻看AI绘画(huà)的“翻车”作品。在(zài)社交媒体(tǐ)上，许多用户分享AI“翻车(chē)现场”，例如，一位网友的(de)小狗(gǒu)照片被AI画成了“肌肉男”，还有网(wǎng)友的个人(rén)照(zhào)片(piàn)被AI识(shí)别(bié)成了建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的出(chū)现(xiàn)与(yǔ)加(jiā)持，以往AI绘画的填写关键词(cí)游戏可能(néng)要被颠覆(fù)了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读(dú)博(bó)的中(zhōng)国人张吕敏创作的(de)一种基于控制点的图像变形算法，主要(yào)用于数字图像处理、计(jì)算机视觉和计(jì)算机图形(xíng)学(xué)等领域。

其SD插件(jiàn)一经发布，在(zài)短短的两天内(nèi)便成为了AI绘画领域最新的热(rè)点。

在(zài)此之前，大家用了(le)很(hěn)多方法想(xiǎng)让AI生成的结果尽可能(néng)的(de)符(fú)合要(yào)求(qiú)，但是都不尽如人意，它的出现代表着(zhe)AI生成开始进入真(zhēn)正的可控时期(qī)。

因为ControlNet可(kě)以直接提取画面(miàn)的构(gòu)图，人物的姿势(shì)和画(huà)面的深度信(xìn)息等。有了它的帮助，就不(bù)用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒(hé)式(shì)的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当于给(gěi)AI绘画加(jiā)了“魔法(fǎ)”，不少博主(zhǔ)的(de)作品(pǐn)已经获得(dé)了大(dà)量(liàng)的浏览量，“viggo”就是其(qí)中之(zhī)一(yī)，他(tā)用(yòng)朋友的照(zhào)片直接带她们走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的关键词；最(zuì)后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼(gé)开始换关键词试效(xiào)果(guǒ)。

通过图(tú)片就可以(yǐ)看出来，效果十分惊艳。

更(gèng)厉害的是，除(chú)了真实的照片，草图(tú)也可以(yǐ)加上“魔法”，知(zhī)乎大牛(niú)“DevPoint”和“逗砂(shā)”介(jiè)绍(shào)到ControlNet还能实现线稿转(zhuǎn)全彩图。大神张吕敏其(qí)本尊也亲(qīn)自回应。

不得不说当下AIGC已经(jīng)变得越来(lái)越强(qiáng)大，甚至输(shū)出的作(zuò)品(pǐn)都已经能以假乱真了(le)。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安全(quán)问题

近日(rì)，“苏(sū)州金鸡湖(hú)有游艇(tǐng)party”的(de)消息火遍网(wǎng)络，而(ér)经过(guò)警方(fāng)辟谣(yáo)这所谓(wèi)的“party”可(kě)能是(shì)全国(guó)第(dì)一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个活动里(lǐ)面给出的美(měi)女照(zhào)片都是AI制作(zuò)的真(zhēn)人照(zhào)片绘图，因为太逼真(zhēn)，被大家(jiā)当成真事传播了。

不(bù)过(guò)仔细观察可以发现(xiàn)，活动发起(qǐ)者提供(gōng)的照片中有个(gè)很大(dà)的(de)漏洞(dòng)可以(yǐ)发现并非真人(rén)，而是AI绘图，那便是图片中女性的手指部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌科技行业？_黑料正(zhèng)能量

有行业人事表示：“现在因(yīn)为(wèi)手(shǒu)指部分的(de)绘画算(suàn)法比较复杂(zá)，AI还不(bù)太会(huì)画人的手(shǒu)，但最新看到的图片已经(jīng)有越来越完美的AI模(mó)型出现(xiàn)，以后(hòu)可能就完(wán)全没有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在(zài)国外(wài)也已有发(fā)生。据英国广播公司报道(dào)，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用(yòng)AI合(hé)成了儿(ér)童受(shòu)灾的假照片发布到网络，以此诱(yòu)骗(piàn)善良的(de)人打赏“捐助(zhù)”从而实(shí)施诈骗。

目(mù)前随着技术发展，AIGC已经能做(zuò)出(chū)真人照片般的绘图(tú)效果，如果这样的图片被用来诈骗，将非(fēi)常(cháng)可怕。

此外AIGC还引发了很多担忧，一方(fāng)面，批判者认为AI在“学(xué)习(xí)”了大量前(qián)人的(de)作品之后，其创作没有任何情绪(xù)和灵魂(hún)，难以(yǐ)和人类的艺(yì)术创作相提并论(lùn)。

另一方(fāng)面，AIGC背后的版权、目(mù)前都并没有得到有效的解决(jué)，还有AIGC会不会代替(tì)人类“至高无上”的创意。

马斯克也强调，人(rén)工智(zhì)能的安全问(wèn)题需(xū)要得到重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站(zhàn)除了视频，还有远方(fāng)

技术都是(shì)有两(liǎng)面性(xìng)的，潜在的危害并不能掩(yǎn)盖其光辉的(de)贡献。现在(zài)看来，人(rén)工智能(néng)技术将是第四次工业革命的核心驱动力量(liàng)，将创造新(xīn)的增(zēng)长奇迹。

过去一年，人(rén)工(gōng)智能在(zài)技术和商业层面都有了巨大(dà)进(jìn)展(zhǎn)，AI绘画(huà)就是(shì)人工(gōng)智能(néng)技术发生(shēng)方向性改(gǎi)变的一个代(dài)表。其(qí)下一(yī)站(zhàn)或许就是视频。

此前，Meta和(hé)谷歌先后发布了几条引爆科技圈的短(duǎn)视频(pín)。这些视频引发关注并非内(nèi)容做得多优秀(xiù)，反(fǎn)而都非常(cháng)简单(dān)，比如(rú)一匹正在喝水的马，一只画(huà)画的玩(wán)具熊，或者一段(duàn)骑摩托(tuō)车的第一视角(jiǎo)录像，随便一个(gè)有手机的人都可(kě)以随手(shǒu)录下一段。

但这些短视频的创作方式非常简单(dān)，创作者仅仅需要向AI输入一段话(huà)，甚至只是(shì)说一下(xià)要求，AI就可以根据需要生成一段视频。

谷歌发布的两(liǎng)个AI生成视(shì)频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突(tū)出的是(shì)高清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的差别。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生成的视频后(hòu)，AI圈就已(yǐ)经玩了一(yī)波梗，一个能够做出更高清视频的(de)AI还不(bù)足以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地方在于(yú)，它可以制作出(chū)超过2分钟的(de)连贯的也有确切内容的视频，这才是真正(zhèng)让人们感到惊(jīng)喜的地(dì)方。因(yīn)为无论AI生成的视频多(duō)么高清，也(yě)只(zhǐ)能是为内容(róng)生产者提供一个(gè)灵感，一(yī)个素材，一个(gè)过场动(dòng)画。

不过能够(gòu)制(zhì)作出有具体剧(jù)情内(nèi)容(róng)的视(shì)频就意味着，一些(xiē)视频创作由(yóu)AI代替人工完成已经(jīng)初步(bù)有了可能。

当下AI的发展(zhǎn)速(sù)度已经超过大(dà)部分人的想象。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作为全新(xīn)的内容生(shēng)产(chǎn)方(fāng)式，可以为内容产业(yè)带来更新的内容(róng)风格、更快的生(shēng)产速度，更低(dī)的生产成本，这无疑(yí)会驱动内容产(chǎn)业(yè)的(de)大爆(bào)发。

除了AI绘(huì)图、视频，AIGC技术还能应用(yòng)于音乐(lè)、代码、机器人(rén)动作等多(duō)种内(nèi)容(róng)形式的生成。不(bù)难发现该(gāi)项技术不仅在游戏等(děng)行业能得到(dào)有(yǒu)效应用，对于下一(yī)代互联(lián)网各种元(yuán)素的构建亦有(yǒu)关(guān)键(jiàn)意义。

从商业化(huà)的角度来看，文化(huà)娱乐、教育(yù)、传媒(méi)等诸多领域(yù)，本身(shēn)就(jiù)对基于AI的(de)可视化内(nèi)容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及视(shì)频或不(bù)是结(jié)果，而只是AI进程中的一块重要(yào)拼(pīn)图，有望在技术更新的加(jiā)持下实现(xiàn)更(gèng)大的应用价值。

AI从理解内容，走向了(le)可以生成内容，甚至(zhì)能(néng)够创造出独立价值和独立视角的内容。AIGC的再(zài)次出圈(quān)，更代表着未来的先进生产(chǎn)力即(jí)将到来。

紧抓大模型与(yǔ)算力，牢固AIGC底座

从技术的发展(zhǎn)也可以看出(chū)，在语言大(dà)模型(xíng)、图像大模型之后，多模态大(dà)模型已经成为了(le)新的(de)趋势。

大模型被誉(yù)为(wèi)当(dāng)前人(rén)工(gōng)智能(néng)发展的智能底座，是全球竞争最激(jī)烈的研究方向之一，包括谷(gǔ)歌、亚马逊、百度、阿(ā)里、腾讯等众(zhòng)多(duō)头部企业(yè)都在竞相发力。

不(bù)过训练(liàn)大(dà)模型的确价格不菲，以国盛(shèng)证券发(fā)布的(de)《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的成本约为140万(wàn)美元。而对于一(yī)些(xiē)更大的LLM(大型语(yǔ)言模(mó)型)，训练成本(běn)则(zé)介于200万美(měi)元至1200万美元高(gāo)价之(zhī)间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应(yīng)芯(xīn)片需求为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成本(běn)约为8亿美元，每(měi)日(rì)仅电(diàn)费就在5万美元左右。

此外不论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开(kāi)庞大算力支持(chí)。在关(guān)注各(gè)类大模型的发展同时，更应该关注算力网络的建设。

算力网络正驱动(dòng)AI产(chǎn)业发展进入史(shǐ)诗(shī)级加速进程，让(ràng)AIGC及(jí)通用(yòng)AI这一人工智能发(fā)展(zhǎn)的终(zhōng)极目标(biāo)离得更(gèng)近。

因为算(suàn)力可以(yǐ)对(duì)突(tū)破性技术创新提供大力的支持。这方面，多模(mó)态大(dà)模型是典(diǎn)型。作为(wèi)面向(xiàng)未来强人(rén)工(gōng)智能、通(tōng)用人工智能的(de)重要技术(shù)创新，多(duō)模态大模型已经在人工智能领域(yù)提出(chū)了很(hěn)多(duō)年(nián)，业界也有不少技术突破，但是(shì)，多模态大模型(xíng)进一步往下走(zǒu)，算力(lì)需求呈几何式上升，一般的(de)算力基础设施很快(kuài)将难以(yǐ)胜(shèng)任。

从图像、文字(zì)、语音单独一项(xiàng)的训练(liàn)，到双模(mó)态、三模态的跃迁，让(ràng)人工智能(néng)可(kě)以灵(líng)活应(yīng)对不同模态的转化(huà)、像人与世界交互一样自然(rán)，这方面，由(yóu)算(suàn)力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势。